关联规则与智能控制 [Association Rules And Intelligent Control] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘保相，阎红灿，张春英 著

图书标签:

• 关联规则
• 数据挖掘
• 智能控制
• 机器学习
• 人工智能
• 模式识别
• 算法
• 数据分析
• 控制理论
• 知识发现

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302414933

版次：1

商品编码：11907491

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Association Rules And Intelligent Control

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：227

字数：269000

正文语种：

内容简介

　　《关联规则与智能控制》是作者近年来科研工作的梳理和升华，内容包括：模糊关联规则挖掘、粗糙概念格关联规则挖掘、基于模糊概念格的智能控制、基于粗糙概念格的智能控制以及区间概念格的基本性质和应用，提出了关联规则的动态优化模型及其智能控制方法。
　　本专著内容新颖、阐述系统，可作为应用数学、计算数学专业研究生的教学参考书，对从事数据挖掘、信息系统管理、知识发现和智能控制领域的研究学者或专业技术人员具有参考价值。

目录

第1章 关联规则基本技术及研究现状
1．1 数据挖掘与关联规则
1．2 关联规则分类
1．3 关联规则挖掘算法
1．4 关联规则挖掘现状
1．5 关联规则挖掘面临的挑战
1．6 关联规则质量的评价
参考文献

第2章 基于模糊概念格的关联规则挖掘
2．1 模糊关联规则的相关概念和问题描述
2．1．1 关联规则概述
2．1．2 关联规则定义
2．1．3 关联规则的研究现状
2．1．4 概念格的研究现状
2．1．5 模糊关联规则提出
2．1．6 模糊关联规则的问题描述
2．2 模糊关联规则格的提取
2．2．1 建格方法
2．2．2 关联规则格的提取
2．2．3 模糊关联规则格的提取
2．3 模糊关联规则挖掘算法
2．3．1 关联规则挖掘算法及性质
2．3．2 模糊关联规则挖掘算法及性质
2．3．3 模糊关联规则格的动态维护
2．3．4 模糊关联规则格的规则提取步骤
2．3．5 模糊关联规则格与Apriori的关联规则挖掘算法分析
2．4 模糊关联规则应用
2．4．1 模糊关联规则应用示例一
2．4．2 模糊关联规则算法性能分析
2．4．3 模糊关联规则应用示例二——基于模糊概念格的气象云图识别关系模型及应用
参考文献

第3章 基于粗糙概念格的关联规则挖掘
3．1 粗糙概念格基本理论
3．1．1 概念格基本概念
3．1．2 粗糙概念格
3．1．3 概念格上的粗糙集
3．2 粗糙概念格的构建
3．2．1 粗糙概念格的性质和分层建格思想
3．2．2 建格算法
3．2．3 算法分析
3．2．4 实例分析
3．3 基于粗糙概念格的关联规则挖掘模型
3．3．1 多属性约简的关联规则
3．3．2 多属性约简的决策规则约简
3．3．3 决策背景和决策规则获取
3．3．4 决策背景的属性约简
3．4 基于粗糙集理论的关联规则应用
参考文献

第4章 智能控制
4．1 智能控制基本概念和特点
4．1．1 控制系统理论简介
4．1．2 智能控制基本概念
4．1．3 智能控制研究对象特点
4．1．4 智能控制基本特点
4．2 智能控制基本技术
4．2．1 控制系统的传统建模方法
4．2．2 智能控制基本技术
4．2．3 智能混合控制基本技术
4．3 智能控制主要应用及发展趋势
4．3．1 智能控制主要应用
4．3．2 智能控制的发展趋势
参考文献

第5章 基于模糊关联规则的智能控制
5．1 模糊控制的基本理论
5．1．1 模糊集合论基础
5．1．2 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
5．1．3 模糊语言和模糊推理
5．2 模糊控制特点
5．3 模糊关联规则
5．3．1 关联规则的相关概念
5．3．2 模糊关联规则挖掘模型
5．3．3 模糊关联规则挖掘的相关概念
5．3．4 模糊关联规则挖掘算法
5．4 模糊控制系统的组成和原理
5．4．1 模糊控制系统结构
5．4．2 模糊控制器的组成和原理
5．4．3 模糊控制器的设计过程
5．5 模糊控制应用案例
5．5．1 超声波传感器的设计
5．5．2 机械手移动机器人避障模糊控制器的设计
参考文献

第6章 基于粗糙集理论的智能控制
6．1 粗糙决策理论
6．1．1 基本概念
6．1．2 基本性质
6．2 粗糙集模型
6．3 粗糙一模糊集模型
6．3．1 模糊集的基本概念
6．3．2 模糊关系
6．3．3 粗糙模糊集
6．4 粗糙模糊控制系统设计
6．4．1 差别矩阵
6．4．2 基于差别矩阵的模糊规则挖掘算法
6．4．3 仿真研究
6．5 粗糙控制器设计
6．5．1 粗糙PID的实现结构
6．5．2 粗糙非PID控制器
6．6 基于粗集理论的倒立摆控制系统模型
6．6．1 二级倒立摆系统建模
6．6．2 粗糙集评定法中的因素显著性判据
6．6．3 粗糙集评定法在二级倒立摆系统中的应用
参考文献

第7章 区间概念格在智能控制中的应用
7．1 区间概念格的基本理论
7．1．1 区间概念格的定义
7．1．2 概念度量
7．2 区间概念格的结构特性
7．2．1 区间概念格的结点特征
7．2．2 区间概念格的结构特点
7．3 基于区间概念格的关联规则挖掘
7．3．1 经典概念格的关联规则获取
7．3．2 粗糙概念格的关联规则获取
7．3．3 区间概念格的关联规则获取
7．4 基于区间概念格的决策模型
7．4．1 基于区间概念格的推理算法
7．4．2 推理常用方法
7．4．3 区间概念格推理方法的特点
7．4．4 基于区间概念格的决策模型构建
7．5 基于区间概念格的决策模型的优化
7．5．1 区间概念格域值的选取
7．5．2 区间概念格域值的动态优化
7．6 区间概念格决策模型在皮肤病诊断中的应用
参考文献

第8章 关联规则与智能控制的技术进展
8．1 关联规则最新技术进展
8．1．1 关联规则隐藏
8．1．2 可行动关联规则和领域驱动关联规则
8．1．3 关联规则、模式应用研究
8．1．4 关联规则在我国的应用
8．2 智能控制最新技术进展和应用领域
8．3 值得探索的研究方向
参考文献

前言/序言

关联规则与智能控制 [Association Rules And Intelligent Control] 深入探索数据驱动的决策与自动化控制的新境界 这是一本旨在全面、深入地剖析“关联规则”这一核心数据挖掘技术，并探讨其在“智能控制”领域的创新应用的书籍。 本书将带领读者从基础概念出发，逐步构建对关联规则的深刻理解，并在此基础上，详细阐述如何将关联规则的强大洞察力转化为实际的智能控制策略，以应对日益复杂多变的现实世界问题。无论您是数据科学家、控制工程师、计算机科学研究者，还是对人工智能与自动化技术充满好奇的学习者，本书都将为您提供宝贵的知识财富和实操指导。 第一部分：关联规则的理论基石与演进之路 本书的第一部分将奠定坚实的理论基础，系统性地介绍关联规则的起源、发展及其核心算法。我们将从以下几个方面展开： 数据挖掘的宏观视角： 首先，我们会将关联规则置于数据挖掘的广阔图景中进行介绍。数据挖掘不仅仅是简单的信息检索，而是一个多学科交叉的领域，涉及统计学、机器学习、数据库技术等。我们将阐述数据挖掘的目标，即从海量数据中发现有价值的、隐藏的知识，并强调关联规则作为一种重要的模式发现方法，在其中扮演的关键角色。 关联规则的诞生与核心概念： 详细追溯关联规则的起源，介绍其在市场篮子分析等经典场景下的应用。核心概念的引入将是重点，我们将深入解析“项集 (itemset)”、“支持度 (support)”、“置信度 (confidence)”以及“提升度 (lift)”等关键指标。我们会用清晰的数学定义和直观的案例来解释这些指标的含义，以及它们如何衡量一条规则的“有效性”和“有趣性”。例如，支持度告诉我们一个项集在所有交易中出现的频率，置信度则衡量了在某个条件发生时，另一个条件也发生的可能性。 经典关联规则挖掘算法：Apriori 及其变体： Apriori 算法是关联规则挖掘的基石，我们对其原理进行抽丝剥茧般的剖析。从“先验性质 (Apriori property)”的定义出发，解释为何它能够有效地剪枝搜索空间，避免产生大量候选集。我们将详细描述 Apriori 算法的两个主要阶段：候选集生成与候选集剪枝。随后，我们将介绍 Apriori 算法的改进版本，如 FP-Growth 算法。FP-Growth 算法以其无需生成大量候选集，直接构建 FP-tree 来挖掘频繁项集的独特机制，在处理大规模数据集时展现出显著的效率优势。我们将深入剖析 FP-Growth 的数据结构（FP-tree）和挖掘过程，并对比其与 Apriori 算法的优劣。 高效的关联规则发现： 除了 Apriori 和 FP-Growth，本书还将探讨其他一些高效的关联规则发现技术。这可能包括基于随机采样的方法、增量式挖掘方法，以及用于处理流式数据的在线关联规则挖掘算法。我们将分析这些方法的适用场景、核心思想以及在特定环境下的性能表现。 更广泛的关联规则类型： 关联规则并非局限于二元关系，本书将拓展到更复杂的关联规则类型。这包括： 多级关联规则 (Multilevel Association Rules)： 探讨如何发现不同抽象层次的关联规则，例如，从“购买牛奶”到“购买乳制品”的更高级别关联。 序列关联规则 (Sequential Association Rules)： 分析事件发生的顺序关系，例如，“先购买打印机，后购买墨盒”的模式。 约束关联规则 (Constrained Association Rules)： 介绍如何利用用户定义的各种约束条件（如最小支持度、最大项数等）来指导和优化规则的发现过程，使之更具实际意义。 不确定关联规则 (Uncertain Association Rules)： 讨论如何处理数据中存在不确定性或噪声的情况，发现具有一定概率支持的规则。 第二部分：智能控制的理论框架与发展趋势 本书的第二部分将聚焦于“智能控制”，从理论和实践两个层面深入阐述其概念、方法论以及最新发展。 智能控制的定义与内涵： 什么是智能控制？我们将首先清晰地界定智能控制的概念，将其与传统控制理论进行对比，强调智能控制的核心特征：自适应性、自组织性、模糊性、学习能力和推理能力。我们将阐述智能控制的目标，即在不确定、未知或动态变化的复杂环境中，实现对系统的最优或满意控制。 智能控制的理论体系： 智能控制是一个庞大的体系，本书将梳理其主要的理论分支和技术手段，包括： 模糊控制 (Fuzzy Control)： 深入讲解模糊逻辑的基本原理，包括模糊集合、隶属函数、模糊推理（Mamdani 型和 Takagi-Sugeno 型）以及模糊控制器设计。我们将通过具体的控制问题案例，展示模糊控制在处理主观信息和非精确量化输入时的优势。 神经网络控制 (Neural Network Control)： 介绍人工神经网络的基本结构（如感知机、多层前馈网络、循环神经网络等）及其在控制中的应用。重点将放在神经网络的学习算法（如反向传播算法），以及如何利用神经网络逼近复杂的非线性系统动力学或实现自适应控制。 专家系统与基于规则的控制 (Expert Systems and Rule-based Control)： 阐述专家系统的构成要素（知识库、推理机、用户接口）以及如何将其应用于控制决策。我们将重点讨论如何从专家经验或历史数据中提取规则，并构建基于规则的控制策略。 遗传算法与进化计算 (Genetic Algorithms and Evolutionary Computation)： 介绍遗传算法的基本原理，包括选择、交叉、变异等算子，以及如何利用遗传算法进行控制器参数优化、系统辨识或搜索最优控制策略。 强化学习 (Reinforcement Learning)： 深入讲解强化学习的核心概念，如智能体 (agent)、环境 (environment)、状态 (state)、动作 (action)、奖励 (reward) 以及价值函数 (value function) 和策略 (policy)。我们将详细介绍 Q-learning、SARSA 等经典算法，并探讨强化学习在序列决策和最优控制问题中的强大能力。 智能控制的最新发展与前沿： 随着人工智能技术的飞速发展，智能控制领域也在不断涌现新的研究方向。本书将涵盖一些前沿课题，例如： 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning)： 结合深度学习的表示能力与强化学习的决策能力，实现对更复杂、高维状态空间的控制。 迁移学习与联邦学习在控制中的应用： 探讨如何将从一个任务中学到的知识迁移到另一个相关任务，或者在保护数据隐私的前提下进行分布式控制策略的学习。 可解释的 AI (Explainable AI) 在智能控制中的挑战与机遇： 随着智能控制器变得越来越复杂，如何理解其决策过程，确保其可靠性和安全性，将是至关重要的问题。 多智能体系统 (Multi-Agent Systems) 的协调与控制： 探讨多个智能体如何协同工作，实现分布式目标。 第三部分：关联规则赋能智能控制：理论融合与实践应用 本书的核心与亮点在于第三部分，我们将深入探讨如何将关联规则挖掘的强大洞察力与智能控制的灵活性和适应性相结合，开辟全新的控制策略与应用场景。 关联规则与智能控制的协同机制： 从数据中学习控制规则： 详细阐述如何利用关联规则技术从大量的历史运行数据、传感器数据或用户交互数据中自动提取出有效的控制策略。例如，通过关联规则发现“当温度高于 25 摄氏度且湿度低于 60% 时，风扇需要以中速运行”这样的规则，可以直接转化为模糊控制器或专家系统的规则库。 增强控制器的鲁棒性与自适应性： 探讨如何利用关联规则对外部环境或系统状态的变化进行预测，从而提前调整控制参数，提高控制器的鲁棒性和自适应能力。例如，通过分析历史天气数据和电力消耗数据，发现“傍晚时分，若气温较高，则室内照明需求会显著增加”的关联规则，可以提前调整照明系统的功率输出。 智能决策支持系统： 将关联规则挖掘作为智能决策支持系统的一部分，为控制器提供基于数据的“建议”或“洞察”，辅助控制器做出更优的决策。 故障诊断与预警： 关联规则可以揭示系统正常运行模式下的数据关联性，当检测到数据关联性发生异常（如出现某些规则的支持度或置信度急剧下降或上升）时，可以触发故障预警或诊断机制。 面向特定领域的关联规则智能控制应用： 本部分将通过大量具体案例，展示关联规则在不同领域的智能控制应用，使读者能够直观理解其价值： 工业自动化与过程控制： 生产过程优化： 挖掘生产过程中的参数关联，发现影响产品质量或生产效率的关键因素，并将其转化为自动调整设备参数的控制规则。例如，在化工生产中，通过关联规则分析温度、压力、进料速率等参数与产品收率之间的关系，实现对关键参数的智能调控。 设备故障预测与维护： 分析设备运行传感器数据，发现异常模式与潜在故障之间的关联，实现预测性维护，减少停机时间。 能源管理与优化： 挖掘生产线、楼宇或数据中心的能源消耗模式，发现高能耗的关联因素，并制定节能控制策略。 智能家居与智慧城市： 用户行为模式分析与个性化控制： 分析用户在家中的活动模式，如“晚上 7 点，用户通常会在客厅看电视，此时窗帘应该关闭，灯光调暗”，从而实现自动化和个性化的环境控制。 交通信号灯智能控制： 分析路网交通流量数据，发现不同路口、不同时间段的交通流关联性，优化信号灯配时，缓解交通拥堵。 智能电网调度： 预测不同区域、不同用户的用电需求，发现用电高峰与特定因素（如天气、节假日）的关联，实现电力的智能调度和负荷均衡。 医疗健康与生物信息学： 疾病诊断与治疗辅助： 分析大量的病历数据，发现症状、检查结果与疾病之间的关联，辅助医生进行诊断。 个性化用药方案推荐： 根据患者的个体特征和历史数据，发现与药物疗效相关的因素，推荐个性化的用药方案。 生物信号监测与异常检测： 分析生理信号（如心电图、脑电图）数据，发现异常模式与健康风险之间的关联。 金融服务与风险管理： 欺诈检测： 挖掘交易数据中的异常模式，识别潜在的欺诈行为。 信用风险评估： 分析客户的金融行为和个人信息，发现与信用风险相关的因素。 股票市场预测： 分析历史股票价格、交易量及宏观经济指标之间的关联，辅助进行投资决策。 技术挑战与未来展望： 大规模数据处理与实时性要求： 随着数据量的爆炸式增长，如何高效地挖掘关联规则并将其应用于实时控制系统，是亟待解决的技术挑战。 规则的可解释性与信任度： 确保挖掘出的规则能够被人类理解，并且在控制决策中具有足够的信任度，对于实际应用至关重要。 融合多种智能控制技术： 探讨如何将关联规则与其他智能控制技术（如深度学习、强化学习）进行有机结合，形成更强大、更灵活的混合智能控制系统。 伦理与隐私问题： 在应用关联规则进行数据分析时，如何遵守数据隐私法规，避免算法偏见，保障用户的合法权益，是必须认真考虑的问题。 本书的价值与目标读者： 本书的编写旨在填补理论研究与实际应用之间的空白，为读者提供一个全面、系统且具有前瞻性的学习平台。通过对关联规则和智能控制的深入剖析，以及两者融合的创新探索，本书将帮助读者： 掌握扎实的理论基础： 深入理解关联规则的原理、算法及其在数据挖掘中的地位，以及智能控制的各种理论体系和技术手段。 培养解决实际问题的能力： 通过大量的案例分析，学习如何将关联规则的洞察力转化为具体的控制策略，解决现实世界中的复杂问题。 激发创新思维： 探索关联规则与智能控制融合的无限可能，为未来的研究和应用提供新的思路。 提升专业技能： 对于数据科学家和控制工程师而言，本书将拓展其知识边界，使其能够胜任更具挑战性的项目。 无论您是希望理解数据如何驱动自动化，还是渴望构建更智能、更高效的控制系统，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面和标题，确实勾起了我对数据分析领域的好奇心，尤其是“关联规则”这一概念，让我联想到那些能够揭示隐藏在海量数据中的有趣联系的强大工具。我原本设想，这本书能够带领我走进一个全新的数据洞察世界，让我理解如何从复杂的交易数据中挖掘出有价值的信息，比如哪些商品经常被一起购买，从而为我的日常销售工作提供更具策略性的指导。我期待能够看到一些关于如何实际操作、如何利用现有的分析工具来生成关联规则，以及如何将这些规则应用到实际场景中的具体案例。然而，当我翻开这本书，我发现它所探讨的内容，似乎更加偏向于算法的原理和“智能控制”的理论框架。其中涉及的数学模型和控制理论，对我来说，是一个相当陌生的领域。我尝试去理解其中的逻辑，但很快就感到力不从心，很多概念我需要花费大量的时间去消化，而且我很难将这些理论与我的实际工作联系起来。这本书更像是在构建一个理论体系，而不是提供一个操作指南。虽然我承认这些理论可能非常前沿和重要，但对于一个希望快速学习并应用到实践中的读者来说，它似乎提供的信息量和实用性，与我的期望值存在一定的差距。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对我来说，有点超出我的认知范围了。我本来是想找一本能帮我解决一些实际工作中的数据分析问题的书，尤其是在零售业，我一直想深入了解如何通过分析顾客的购买行为来优化商品陈列和促销策略。我之前听过“关联规则”这个概念，觉得它听起来很有潜力，能够揭示隐藏在海量交易数据背后的联系，比如“购买了A商品的顾客也很可能购买B商品”。所以，我带着这个期待找到了这本书。然而，当我翻开它的时候，发现书里充斥着大量的数学公式、算法推导，还有很多关于“智能体”、“模糊逻辑”、“神经网络”这些我完全陌生的术语。我尝试着去理解，但感觉就像是在读一本艰深的理论物理学教材，很多概念我根本无法与我的实际工作场景联系起来。比如，里面提到了“先验算法”、“FP-growth算法”，我完全不明白这些算法具体是如何运作的，又是如何应用到实际数据分析中的。更不用说后面的“智能控制”部分了，我甚至不知道这和我的数据分析有什么关系，感觉完全是两个不同的领域。虽然我知道这可能是一本非常有学术价值的书，但是对于我这样一个希望快速掌握实用技能的读者来说，它确实太难了，让我感到有些力不从心，甚至有点不知所措。我需要的是一本能够提供具体操作步骤、经典案例分析，并且能够直接指导我在实际工作中落地应用的书籍，而这本书显然不是这样的。

评分☆☆☆☆☆

从一个普通读者的角度来看，这本书的内容对我来说，确实提供了一个与我之前所设想的有所不同的视角。我当初是被“关联规则”这个标题所吸引，希望能够找到一本能够帮助我理解如何从大量的商品销售数据中挖掘出潜在联系的书籍，例如，了解哪些商品经常被同时购买，从而为我的商品推荐和库存管理提供更科学的依据。我期待书中能有一些具体的算法介绍，以及如何利用这些算法来分析实际数据，并给出一些可行的建议。然而，当我开始阅读后，我发现这本书的重点似乎放在了“智能控制”这个更为宏观和前沿的领域。书中对控制理论、系统建模以及人工智能在决策过程中的应用进行了深入的探讨。虽然这些内容听起来非常有价值，但对于我这样一个更侧重于具体数据分析技能的学习者来说，我很难立即将这些理论知识与我的实际应用场景联系起来。我更希望能看到一些能够直接指导我进行数据分析的书籍，例如，如何使用某些工具来生成关联规则，以及如何解读这些规则并将其转化为商业决策。这本书更多地像是在构建一个理论框架，而不是提供一个操作指南，这让我觉得有点力不从心，也无法完全满足我最初的学习目标。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验对我而言，是一次充满挑战的旅程，但并非完全没有收获，只是收获的性质与我最初的设想有所不同。我当初是被“关联规则”这个概念所吸引，脑海中浮现的是那些能够揭示商品之间微妙联系的图谱，以及如何利用这些联系来优化商店布局、设计更具吸引力的捆绑销售方案。然而，当我深入阅读后，我发现这本书更多地聚焦于“智能控制”这个更为宏观和理论化的领域。它所阐述的原理和方法，虽然可能与关联规则在某些高级应用中有所交集，但对于我这种更侧重于理解和应用具体数据分析技巧的读者来说，它似乎显得有些“高高在上”。书中的部分章节，对于如何通过算法来模拟人类的决策过程、如何构建自适应的学习系统等，都进行了深入的探讨。我尝试去理解其中的逻辑，但很多时候，我发现自己被大量的抽象概念和复杂的模型所淹没。我期待的是能够直接指导我进行数据挖掘和分析的书籍，能够告诉我“怎么做”，而不是“为什么可以这样做”的理论基础。虽然我知道这些理论可能非常重要，但对于我目前的学习目标而言，它们似乎有些过于理论化，难以直接转化为我能够立即使用的工具或方法。

评分☆☆☆☆☆

我承认，一开始我可能对这本书的标题产生了某种程度的误解，或者说，它所涵盖的深度和广度远远超出了我的预期。我本以为这会是一本能够深入浅出地介绍如何在日常业务流程中应用“关联规则”来提升效率的书籍，也许会涉及一些常见数据挖掘工具的实际操作指南，或是分享一些成功企业的案例研究。我尤其希望能够看到一些关于如何从零开始构建关联规则模型、如何解读模型结果、以及如何将这些规则转化为可执行的商业决策的详细步骤。例如，我一直对如何利用关联规则来个性化推荐商品、优化库存管理、甚至预测顾客流失非常感兴趣。然而，当我开始阅读这本书时，我发现它似乎将重心放在了更基础、更偏向理论的层面。书中对“智能控制”的探讨，虽然听起来很高大上，但我无法立即将其与我所期望解决的实际问题联系起来。我感觉这本书更像是一份学术研究报告的集合，探讨了某些理论框架的构建和发展，但对于一个希望快速掌握工具和方法的实践者来说，它提供的直接帮助可能有限。我需要的是一本能够“手把手教我”的书，而不是一本需要我具备深厚数学和计算机科学背景才能理解的书。